Bibliografías temáticas / Théorie semi-Paramétrique

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis

Literatura académica sobre el tema "Théorie semi-Paramétrique"

Autor: Grafiati
Publicado: 30 de noviembre de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Artículos de revistas sobre el tema "Théorie semi-Paramétrique"

1

Ferris, J. Stephen, and Marcel-Cristian Voia. "What Determines the Length of a Typical Canadian Parliamentary Government?" Canadian Journal of Political Science 42, no. 4 (2009): 881–910. http://dx.doi.org/10.1017/s0008423909990680.

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Resumen
Abstract. In this paper we examine the length of political tenure in Canadian federally elected parliamentary governments since 1867. Using annual data on tenure length, we categorize the distribution of governing tenures in terms of a hazard function: the probability that an election will arise in each year, given that an election has not yet been called. Structuring the election call as an optimal stopping rule, we test whether that distribution responds predictably to characteristics of the political and/or economic environment. The results of using the continuous Cox and Gompertz models to
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Tesis sobre el tema "Théorie semi-Paramétrique"

1

Harari-Kermadec, Hugo. "Vraisemblance empirique généralisée et estimation semi-paramétrique." Paris 10, 2006. http://www.theses.fr/2006PA100136.

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Resumen
La vraisemblance empirique est une méthode d'estimation inspirée de la vraisemblance classique, mais s'affranchissant du choix d'une famille paramétrique de lois. Cette méthode semi-paramétrique consiste à maximiser la vraisemblance d'une loi ne chargeant que les données et permet de construire des régions de confiance lorsque le paramètre d'intérêt est défini à partir de contraintes de moments. Dans cette thèse, nous généraliserons la méthode de vraisemblance empirique à une vaste gamme de méthodes de divergence empirique. Nous montrerons que l’on peut obtenir des résultats non asymptotiques
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2

Ouhbi, Brahim. "Estimation non paramétrique dans les processus semi-markoviens et application en fiabilité." Compiègne, 1997. http://www.theses.fr/1997COMP1046.

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Resumen
Les processus semi-markoviens sont des processus très généraux dont les applications couvrent beaucoup des domaines : fiabilité des systèmes, évolution des populations, traitements médicaux, sociologie, etc. Ils généralisent les processus de Markov de sauts ainsi que les processus de renouvellement. Le présent travail porte sur l'estimation non-paramétrique des différentes grandeurs semi-markoviennes. En effet, nous présentons un modèle d'estimation du taux de hasard associé au noyau semi-markovien. En nous basant sur ce modèle, nous obtenons la majorité des estimateurs connus et nous proposon
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3

Attaoui, Said. "Sur l'estimation semi paramétrique robuste pour statistique fonctionnelle." Phd thesis, Université du Littoral Côte d'Opale, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00871026.

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Resumen
Dans cette thèse, nous nous proposons d'étudier quelques paramètres fonctionnels lorsque les données sont générées à partir d'un modèle de régression à indice simple. Nous étudions deux paramètres fonctionnels. Dans un premier temps nous supposons que la variable explicative est à valeurs dans un espace de Hilbert (dimension infinie) et nous considérons l'estimation de la densité conditionnelle par la méthode de noyau. Nous traitons les propriétés asymptotiques de cet estimateur dans les deux cas indépendant et dépendant. Pour le cas où les observations sont indépendantes identiquement distrib
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4

Lévy-Leduc, Céline. "Estimation semi-paramétrique de la période de fonctions périodiques inconnues dans divers modèles statistiques : théorie et applications." Paris 11, 2004. http://www.theses.fr/2004PA112146.

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Resumen
Cette thèse porte sur l'estimation semi-paramétrique de la période de fonctions périodiques inconnues dans divers cadres statistiques ainsi qu'à la mise en place de tests non-paramétriques permettant de détecter la présence de signal périodique dans du bruit. Dans le chapitre 1, nous proposons des estimateurs asymptotiquement optimaux de la période d'une fonction périodique et des périodes de deux fonctions périodiques à partir de leur somme bruitée. Dans le chapitre 2, nous proposons un algorithme pratique d'estimation de période fondée sur les idées du chapitre 1 que nous testons sur des don
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5

Knefati, Muhammad Anas. "Estimation non-paramétrique du quantile conditionnel et apprentissage semi-paramétrique : applications en assurance et actuariat." Thesis, Poitiers, 2015. http://www.theses.fr/2015POIT2280/document.

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Resumen
La thèse se compose de deux parties : une partie consacrée à l'estimation des quantiles conditionnels et une autre à l'apprentissage supervisé. La partie "Estimation des quantiles conditionnels" est organisée en 3 chapitres : Le chapitre 1 est consacré à une introduction sur la régression linéaire locale, présentant les méthodes les plus utilisées, pour estimer le paramètre de lissage. Le chapitre 2 traite des méthodes existantes d’estimation nonparamétriques du quantile conditionnel ; Ces méthodes sont comparées, au moyen d’expériences numériques sur des données simulées et des données réelle
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6

Barbu, Vlad. "Estimation des chaînes semi-markoviennes et des chaînes semi-markoviennes cachées en vue d'applications en fiabilité et en biologie." Compiègne, 2005. http://www.theses.fr/2005COMP1568.

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Resumen
Dans la première partie de ma thèse je me suis intéressé au modèle semi-markovien à temps discret et à l'estimation non-paramétrique associée. Les résultats obtenus sont appliqués pour déduire des estimateurs de la fiabilité des systèmes et des mesures associées. Les propriétés asymptotiques des estimateurs sont étudiées. Un exemple illustre le calcul pratique des mesures de la fiabilité. La deuxième partie de ma thèse est consacrée à l'estimation des modèles semi-markoviens cachés. Les propriétés asymptotiques des estimateurs sont étudiées et un algorithme EM pour obtenir les estimateurs est
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7

Georgiadis, Stylianos. "Estimation des systèmes semi-markoviens à temps discret avec applications." Thesis, Compiègne, 2013. http://www.theses.fr/2013COMP2112/document.

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Resumen
Le présent travail porte sur l’estimation d’un système en temps discret dont l’évolution est décrite par une chaîne semi-markovienne (CSM) d’espace d’état fini. Nous présentons le principe d’invariance sous forme multidimensionnelle pour le noyau semi-markovien (NSM), ainsi que diverses mesures du processus. Ensuite, nous étudions l’estimation non-paramétrique de la loi stationnaire de la CSM, en considérant deux estimateurs différents, et nous montrons qu’ils ont le même comportement asymptotique. La probabilité de la première entrée est également introduite. Nous proposons un estimateur et n
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8

Trevezas, Samis. "Etude de l'estimation du Maximum de Vraisemblance dans des modèles Markoviens, Semi-Markoviens et Semi-Markoviens Cachés avec Applications." Phd thesis, Université de Technologie de Compiègne, 2008. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00472644.

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Resumen
Dans ce travail je présente une étude unifiée basée sur l'estimation du maximum de vraisemblance pour des modèles markoviens, semi-markoviens et semi-markoviens cachés. Il s'agit d'une étude théorique des propriétés asymptotiques de l'EMV des modèles mentionnés ainsi que une étude algorithmique. D'abord, nous construisons l'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) de la loi stationnaire et de la variance asymptotique du théorème de la limite centrale (TLC) pour des fonctionnelles additives des chaînes de Markov ergodiques et nous démontrons sa convergence forte et sa normalité asymptotique
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9

Trevezas, Samis. "Etude de l'estimation du maximum de vraisemblance dans des modèles markoviens, semi-markoviens et semi-markoviens cachés avec applications." Phd thesis, Compiègne, 2008. http://www.theses.fr/2008COMP1772.

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Resumen
Nous construisons l'estimateur du maximum de vraisemblance (EMV) de la loi stationnaire et de la variance asymptotique du théorème de la limite centrale (TLC) pour des fonctionnelles additives des chaînes de Markov ergodiques et nous démontrons sa convergence forte et sa normalité asymptotique. Ensuite, nous considérons un modèle semi-markovien non paramétrique. Nous présentons l'EMV exact du noyau semi-markovien qui gouverne l'évolution de la chaîne semi-markovienne (CSM) et démontrons la convergence forte, ainsi que la normalité asymptotique de chaque sous-vecteur fini de cet estimateur en o
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10

Gassiat, Elisabeth. "Déconvolution aveugle." Paris 11, 1989. http://www.theses.fr/1988PA112005.

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Resumen
Considérant une série x formée de variables aléatoires indépendamment identiquement distribuées, et le signal Y obtenu lorsque l'on filtre X par un système linéaire s, nous étudions l'estimation de s sur la base des observations y dans le cadre semi-paramétrique suivant : la loi des x est inconnue et non gaussienne, et s possède un inverse de convolution de longueur finie fixée. Aucune hypothèse n'est faite sur la phase du système, c'est à-dire sur la causalité ou non causalité de s. Nous proposons une estimation par maximum d'objectif. L'estimateur ainsi obtenu est consistant et asymptotiquem
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